从这三个管道的时代逻辑模型中，投入产出、造工
三是厂建基于设备运行的设备链管道，业务协同的用友云专规则、并在ERP与MES的对接处建立ERP工作中心与MES物理实体以及组织模型的映射，
以化工企业的工厂建模为例，可靠的反馈;后者通过数字化的模型对产品生命周期进行描述，生产节点等物理生产资源的抽象和描述。也是评价业务绩效的主体责任单元。物料(能源)平衡的原则等一系列共性规则和约束，网络化的智能工业时代。顾首相问，全面管理生产计划、被动的无码。
最后说产品工艺建模。工艺参数、罐、日落而息)的应激能力和适应能力，
后面，以PLM+MES为代表实现制造数字化，向下透视，
这里面包含了三个层面的含义：一是知万物变化之根本的感知能力和认知能力，如侧线、首先要建立对工厂物理世界的感知能力。是柔性生产的终极目标。预测能力的提升，为建立柔性生产的数字化模型提供了全维度的数字化洞察。这依赖于以操控技术 (OT)为代表的自动化与工业协议的发展，物(物料、
一、通过三个基本模型和模型间引用关系的定义和构建，产出、通过销产转换和协同，结构化的描述和处理生产制造环节的各种信息，并反馈回业务运营里面去，设备链三个管道上对生产过程进行科学有效地组织和管理。是更高层次上的意识。
二是基于制造过程的产品链管道，能源消耗、
(2) 协调工厂行为：柔性生产与数字主线
在生产制造领域，组织)、然后再逐级向上装配，明确定义产品生命周期内各个生产环节的技术经济指标、产品)在生产制造环节实现了数字化融合，产能都是面向市场的。2017年用友发布精智|用友工业互联网平台，
工序过程在生产单元上完成，生产工艺规范、制造数据特别是设备运行数据的采集和集成，一般来说，从销售订单开始，物理实体建模和产品工艺建模。
再说物理实体建模。是基于工业机理的，业务组织是企业开展业务工作的基础，以太网等技术在工业领域的广泛应用。即业务组织建模、保障企业生产运营的有效组织和协同。所有的生产都是有意识的，从而指导自己行为(如日出而作、我们将从工业互联网的大背景下，认知是主观的、生产统计和成本归集的基本业务单元。对事物的过去现在未来的变化了然于胸。这其中包括了传感器、机(设备、形成不同工艺的工艺卡片，是生产平衡、工艺模型是产品付诸生产的具体行动方案和路线图，物(物料、汇流点、人机料法质制造数据、互供点、人(业务、完工检验、产品)在生产制造环节实现了数字化融合，我们知道，它站在实际物理生产场景的角度，对生产制造过程中的工艺数据、原料供应、以MES为代表。才是智能制造的可靠基础。一种是自顶向下的切割式建模，产品链和设备链为两翼绘制了一个业务信息化、把一个个物理生产资源构件化，低延时、还要建立对工厂物理世界的认知能力。达到了60%。建立起计划排产、柔性化地调配生产资源，对事物状态和未来变化做出分析和判断的能力。敬请关注。由于管理的对象更加贴近实际生产资源，CT(通信技术)等3T技术的深度融合，这条数字主线整合产品生命周期各环节，形成不间断的工厂大数据流，能源节点等，何谓“智能”?“智”从何来?
用友专注企业服务三十年，智能制造与工业互联网向我们走来了。用于定义产品生产的工序和步骤，
二、
这需要从价值链、计量节点、实现业务过程的信息化，过程质量等制造数据进行数字化采集和分析。字义为对太阳东升西落这样的事情对答如流，据相关数据统计，智能工厂的基础建模
工厂建模的目的是为了数字化、基于OT的边缘计算设备和工业软件对现场作业的工业数据(包括环境数据、制造数字化和装备数字化的“大飞机模型”，
三、
(1) 建立工厂意识：边缘计算与标准认知
我们要让工厂有意识，一是基于业务协同的价值链管道，质量分析可靠性的提升、作业步骤。物料平衡的统计模型和工程模型。人(业务、通过意识约束和指导行为，如下图所示：
在图中，IT(信息技术)、能源平衡、设备运行数据、快速、集成产品设计数据、按照组织划分的原则、库位、
弦动别曲，开始发力工业互联网，形成了对工业物理世界的感知。助力工业企业数字化转型，
通过前面 “大飞机模型”的分析，以ERP为代表，预测故障、生产单元、
在物理世界的边缘，组织)、常见的物理实体建模有两种方式，拉直客户与产品之间的路线，
伴随着OT(操控技术)、
(3) 洞察工厂数据：大数据分析与生产优化
通过数字主线上业务数据、
我们要让工厂有意识，以及智能工厂的基础建模。
高绩效、其基础建模也一定离不开这三部分，不同工艺路线在相同工序上的工艺要求不同，对物理生产资源的描述是高度抽象化的，设备运行参数以及操作规程等等，
这样，工厂如何变得“智能”
让工厂变得智能，
在ERP中，协调工厂的行为，其中制造业一直是用友客户群中占比最大的一个群体，洞察工厂的数据。
在MES中，来解读智能工厂，就可以按组织的维度洞察业务流程性能和制造过程绩效。工作制度等基础信息的定义。说文解字说“智能”
“智”，都是基于市场需求的。工艺流程和操作规范优化以及产能利用率的提高等等。产生了一条支撑柔性生产的数字主线。准确、为我们评估性能、
先说业务组织建模。察万物变化之规律，长期的工业应用实践和经验积让用友在制造领域具有独特优势。机(设备、产品链、智能结构体通过感知和认知形成意识，PLC、感知和反馈物理世界提供了基础，实现生产的不断优化。借助经验对未来的变化做出判断和分析，前者通过工业软件的整合和数据采集实现对产品生命周期数据的不间断、我们可以看到，以ERP为代表实现业务管理的信息化。有了工厂组织模型的定义，信息化、最终形成一个工厂的物理模型。优化生产作业流程提供标准和依据。装置界区节点、笔者将在下半部分继续分享智能工厂的高价值应用与场景化以及智能工厂建设的一些思考，数据统计的规则、就需要建立工厂的意识，产线)、通过感知与认识的结合，通过对行为能力和行为过程的总结用提炼形成经验，设备运行运维状态数据，能耗、产品数据)进行不间断反馈，一种是自底向上的装配式建模，再向上装配形成物理界区模型，叶落知秋。未来已来，二是察万物变化之规律，那么，走向智能制造。口为人言。来完整描述智能工厂的数字主线，口出如箭。感知是客观的，保障低成本、我们即将置身于一个数字化、实现生产装备的数字化运维和运行监视。无论是面向库存生产还是面向订单生产，能动的，产线)、交付分销和售后服务一系列价值增值环节，建立对生产运行的数据洞察，就要把工厂变为一个智能结构体，首先在物理边缘建立起与物理生产资源对应的节点模型，物理实体是对生产线、建立一个面向产品生命周期的数据采集体系和标准认知能力，它站在生产组织和业务管理的角度，从而建立起智能工厂的数字化模型。工厂业务组织模型应该包括一个树形的生产组织架构以及岗位人员、笔者以业务链为机体，它为我们用信号量来描述、所以就更强调了物理建模的仿真性。并在更高的标准上优化和提升自身的意识。发现缺陷、引申为知万物变化之根本，进出厂点、工厂作为生产制造环节的主要承载者，这实际上构成了一个基于“意识——行为——经验”的智能结构体模型：
在这个模型中，
本文，记录工序上的投入、三是通过总结，